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在线预订酒店背后:酒店到平台如何对接?

日期:2019 08-08 发布者:花生酒店 浏览量:40

    酒店移动预订已经是大势所趋。CNNIC(中国互联网信息中心)统计显示,截至2018年底,在4.10亿人规模的在线旅游预订用户中,有网上预订酒店行为的达到了30.3%,呈现出三大特点:OTA住宿业务持续增长、酒店“一站式”在线服务平台快速发展、客栈民宿发展势头良好。


    但另一方面,OTA端的大数据“杀熟”现象依然是一个绕不开的话题。一边是消费者的频频爆料,另一边是平台的无奈辩解,问题到底出在哪一环?多数群众不明所以。


    对此,《每日经济新闻》记者(以下简称“NBD”)于7月30日专访了为酒店与OTA提供数据对接服务的德比软件。德比软件联合创始人兼CTO藕锋表示,当前国内主流OTA正加速布局海外住宿市场,越来越多的酒店集团开始自建直销平台,使得预订系统内日益增长的流通数据在对接过程中,面临着来自价格实时算力和信息传送效率的巨大压力。


    “杀熟”源于失败的销售逻辑


    NBD:近两年利用大数据“杀熟”的事件多有发生,从行业角度来看,您觉得到底是哪里出了问题?


    藕锋:从酒店正确的销售逻辑上说,对所有的分销对象价格都要一致,而分销商思考的是如何把最便宜的价格给到用户,这是理想的状态。但是,实际情况会有一些差异。为什么会拿到不同的价格?这取决于排列组合是否得出了最优解。


    收益管理的目的并不是酒店卖得越贵越好,那就太愚蠢了。技术放在旅游业的最终目标是让游客开心,要是违反了这个目标,那就是一个错误的商业模式,所以出现这样的现象,归根到底还是销售逻辑的不科学性造成的。有时候并不一定是越便宜大家就开心了,有的人是只买贵的不买对的,这种情况也有,所以要视情况而定。


    NBD:过去酒店高度依赖OTA,高昂的扣点是多数酒店面临的最大难题。现在许多酒店开始试水小程序,建立直销渠道,这样的行业变化对于类似德比软件的企业而言,是否会造成影响?


    藕锋:这恰恰是我们正在做的,比如希尔顿小程序上的实时价格就是德比软件提供的。尤其是国际酒店集团的数据要搬到中国来,在小程序上查询价格,过去可能需要三分钟,但现在可以做到实时的查询和确认。快速计算他们做不到,这就是我们的工作。无论销售渠道如何变化,其背后的价格计算都是由数据对接网络提供。


    酒店分销也讲分布式计算


    NBD:如此看来,类似德比软件的公司好像在编制一张巨大的网,公司在整个产业链中扮演着什么身份?在这个网络上,每天会运行多少酒店的数据量?


    藕锋:事实上,当人们在手机上选择房间数、住宿日期和其他增值服务时,平台自动给出的价格计算正是德比软件每天的工作。我们现在拥有全球18万家酒店的数据,每月处理的订单量约在800万间。在对接业务中,最重要的是实现双方交易的自动化,降低运营成本,并最大程度地解决数据对接面临的网络速度、系统运算能力、数据准确性、安全性等问题。


    为解决公司建立全球数据交换体系时面临的地域问题,云服务成为了最佳的选择。2011年,我们开始与亚马逊云服务(AWS)展开合作,构造了一个全球分布式计算系统,每天仅在AWS上跑的数据量就大约有300TB,可以想象,每月AWS需要承载9PB的数据运算与处理工作。公司目前部署的EC2服务达到2500台至3000台,这个数字一直在变化中。


    NBD:从技术角度而言,分布式计算系统能为旅游产品的交易带来怎样的改善?


    藕锋:公司创立之初,使用的是基于中央的、集中式的专有系统,也就是传统的GDS(全球分销系统)模式。它的局限在于,以一个“大中心+小边界”的方式接入酒店,因此不能对不同酒店提供定制化的服务。


    而分布式计算系统恰恰相反,采用的是微服务系统技术,颠覆了传统的封闭式系统,形成了标准开放的系统。用分布式定义数据交换格式,既支持严格的架构又支持描述性数据,让数据内容更加丰富,对整个行业计算效率的提高具有革命性的创新意义。


    旅游行业的技术发展虽然具有标准化的特点,但实际上也是多样的,其复杂程度就在于技术的成熟度。所以,要让分布式计算系统有足够的适应性,就需要它足够灵活,可以适应不同的业务规模和技术成熟度,让任何一个企业都可以连接到系统的网络中与其他系统展开合作,我们把这种模式称为GDN(全球分销网络)。


    数据安全是行业的最大挑战


    NBD:这样的商业模式在全球是否形成了相对固定的竞争格局?


    藕锋:与我们形成对标的企业,从对接服务上来说,比如美国的HBSi,主要布局是在拉斯维加斯,从渠道管理系统上说,比如澳大利亚的SiteMinder,主要做中小酒店。总体来说,这个市场比较小,而德比软件主要占据的是大型酒店集团,并在逐步拓展中小酒店的份额。


    NBD:对于酒店分销市场而言,进一步提高数据对接效率的难度有多大?什么是行业最大的隐患?


    藕锋:旅游行业是一个非常传统的行业,酒店系统的更新迭代没有那么快。另外,酒店房间的价格、房态都是变化的,各项参数的组合都会生成不同的价格,现在需要每15分钟计算一次,把参数不停地送回数据中心,再转手传输给OTA等预订网站。可见其中的计算量之大,对德比软件来说,与云服务商的深入合作是有效的解决方案,因此要求云计算的服务配置也越来越大。


    一方面,可以通过云服务商的全球性资源缩短应用部署和客户之间的距离,降低服务延时,加速实现全球酒店数据的实时、智能同步。更重要的是,减少了运维成本和服务器设备的固定投入,降低了公司在新兴市场业务拓展的风险。面对常见的新区域服务用户爆发性增长的问题,已经可以通过提升服务器容量或直接横向扩展的方式加以应对,便捷性和灵活性有目共睹。


    还有个关键问题是确保数据安全。系统里不仅仅储存的有消费者数据,更重要的是有消费者的行为数据,这是整个行业最大的挑战。


    未来可做最优化的收益管理


    NBD:当计算体量越大的时候,是否意味着价格也会越高?


    藕锋:应该说体量越大,单位成本一定是会下降的。GDS经济学就是随着计算能力的增长,价格会越来越贵,于是我们看到了机会,一定要做到随着计算量的增大,价格越来越便宜。所以在收取“过路费”之外,我们还有一些业务是以收取月费为主,否则这个生意就是一个失败的生意,不会涨价,只会降价,这是必然的。当然对用户来说,总费用是增长的,毕竟体量大了。


    NBD:为什么目前公司70%的业务都发生在海外,国内还没有建立实现自动化数据对接的环境吗?


    藕锋:当我们构造了这样一个体系之后,并不是仅仅是把数据从一方运到另一方,还需要对数据进行计算,会考虑计算发生在哪里才是最高效的,提出一个最优解的方案。


    国内的方式是提供Ebookingsystem,让人工去填数据,这种商业模式存在问题,销售总监的定价就是收益管理的核心,很难做最优化的收益管理。


    NBD:掌握着如此庞大的数据信息,能否创造更多的价值?还有哪些创新空间?


    藕锋:我们还要把所有的操作记录下来,最初的想法是一旦系统发生问题,导致客户业务出现故障,可以明确到底哪一步出现了状况,将责任落实清楚。


    而现在,大数据AI就是战略上的一个重要方向,有两件事情要做:一是针对运营数据,当我们找出每天100亿次操作发生的规律,分析发生的原因,有助于对我们的系统是否健康作出判断,并在问题发生前快速反应;二是让数据驱动框架,所有的消费行为包含了巨大的信息,一旦掌握了一定的商业逻辑,可以帮助酒店做规划,参与定价与决策,利用人工智能建模,对这些数据进行分析,帮助酒店计算出最优的价格,制定出效益最大化的价格策略。(来源:每日经济新闻   张韵)




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